摘要：
这一篇打算将core部分的例子说完，这都是基于《opencv2.4.9tutorial.pdf》中的core部分，其实这些例子后期都很稳定的，也就是说就算是2.3.1和2.4.10 ，这几个例子不会变，变化的是新增函数啊什么的，所以无需担心这里的例子是否不适用新版本（opencv3按照他们小组的意思... 阅读全文
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本文参照《opencv_2.4.9tutorial》的core部分完成。因为功力还不足以学习侯捷那种大师一样去深入浅出的解析opencv的源码，也只能先学会怎么用opencv，然后实在觉得不够才会去看源码，了解一个开源项目的源码，其实也有助于提升架构框架的能力，和写出一手大神范的代码。这里推荐一牛逼... 阅读全文
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本科用过opencv2..3.1版本，当时按照 http://wiki.opencv.org.cn/index.php/首页 上面的步骤安装的，而且使用的是IplImage和CvMat等C接口的的API。处理了个镇江市交通局的视频中的车辆位置提取的项目（跟着导师干），当时觉得很重要，恩 也就仅限很重... 阅读全文
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这是Hinton的第10课这节课有两篇论文可以作为背景或者课外读物《Adaptive mixtures of local experts》和《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》。一、为... 阅读全文
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HInton第9课，这节课没有放论文进去。。。。。如有不对之处还望指正。话说hinton的课果然信息量够大。推荐认真看PRML《Pattern Recognition andMachine Learning》。摘自PRML中22页。正文：一、提高泛化方法的概述 在这部分中，将会介绍通过减少（当... 阅读全文
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今天码了个代码，但是发现有些奇葩的地方int f(int const &s){ const_cast(s) = 3; cout (w); ww++; cout << "\n w's address:" << p << " w's value:" << w; f(w); cout << "\n w'... 阅读全文
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HInton第8课，之所以说之二三，是因为训练RNN的四种方法之一：长短时记忆在lecture7中介绍过了，这里介绍的是第二和第三种方法：HF优化和Echo （这个字觉得翻译成回声是不是欠妥，所以保留着，不过个人觉得“回显”不错）状态网络。这课有两个论文作为背景可以看《Generating Text... 阅读全文
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Hinton 第七课 。这里先说下RNN有recurrent neural network 和recursiveneural network两种，是不一样的，前者指的是一种人工神经网络，后者指的是一种深度神经网络这里指的是前者，这部分翻译的不好，因为之前没怎么接触过RNN，不过就当理解意境吧，所以附... 阅读全文
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Hinton的第6课，这一课中最后的那个rmsprop，关于它的资料，相对较少，差不多除了Hinton提出，没论文的样子，各位大大可以在这上面研究研究啊。一、mini-批量梯度下降概述 这部分将介绍使用随机梯度下降学习来训练NN，着重介绍mini-批量版本，而这个也是现今用的最广泛的关于训练大... 阅读全文
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这是Jake Bouvrie在2006年写的关于CNN的训练原理，虽然文献老了点，不过对理解经典CNN的训练过程还是很有帮助的。该作者是剑桥的研究认知科学的。翻译如有不对之处，还望告知，我好及时改正，谢谢指正！ Notes on Convolutional Neural Networks Jake 阅读全文